2026年1月11日,南極熊獲悉,來自勞倫斯利弗莫爾國家實驗室 (LLNL) 的工程師和科學家與斯坦福大學合作,開發(fā)了一種突破性的3D 納米制造方法。這種新方法將雙光子光刻 (TPL)技術從一種緩慢的實驗室規(guī)模技術轉變?yōu)?strong>晶圓級制造工具,同時又不犧牲亞微米精度。
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研究團隊的相關成果以題為“3D nanolithography withmetalens arrays and spatially adaptive illumination”的論文發(fā)表于《自然》雜志上。
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論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41586-025-09842-x
本項工作利用大型超薄光學元件陣列——超透鏡陣列——將飛秒激光分成超過12萬個協(xié)同聚焦的光斑,這些光斑可在厘米級區(qū)域內同時進行寫入。這種基于超透鏡的方法能夠生成最小特征尺寸為113納米的復雜三維結構,制造吞吐量比商用系統(tǒng)快一千倍以上。
勞倫斯利弗莫爾國家實驗室(LLNL)材料工程師兼首席研究員夏曉星說道:“當這套3D打印系統(tǒng)首次實現(xiàn)一厘米和三厘米的打印精度時,看到我們歷時三四年研發(fā)的構想最終成為現(xiàn)實,真是令人驚嘆。看到打印速度比我們的商用打印機快數(shù)百倍甚至數(shù)千倍,而且精度極高,我們意識到這項技術取得了突破性進展。”
從小眾實驗室技術到可擴展制造
多年來,TPL技術因其納米級分辨率而備受青睞,但由于依賴顯微鏡物鏡,可打印區(qū)域僅限于幾百微米。若要打印更大的區(qū)域,則需要將數(shù)千個圖塊拼接在一起,這一緩慢的過程容易引入對準誤差,并限制了TPL技術走出實驗室。
研究團隊的超透鏡雙光子激光掃描(TPL)方法用一組高數(shù)值孔徑的超透鏡陣列取代了顯微鏡物鏡,每個超透鏡都像一臺微型打印機。新型TPL系統(tǒng)并非掃描單束光,而是并行打印數(shù)千個小區(qū)域,所有區(qū)域在同一次掃描中無縫融合。通過將焦點間距設置為超透鏡的間距,而不是將它們擠入一個微小的光場中,該系統(tǒng)避免了困擾早期多光束方法的鄰近效應。
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論文第一作者、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室(LLNL)博士后研究員顧松云(音譯)表示:“這意味著TPL終于具備了產(chǎn)業(yè)化應用的潛力。此前,它純粹是研究人員的實驗工具。隨著晶圓級納米制造技術的進步,我們有望像制造計算機芯片一樣制造納米材料和微器件。計算機芯片雖然結構高度復雜,但可以批量生產(chǎn),單位成本卻非常低。而超構光學正是解決這一問題的方案。”
自適應光控制開啟了全新的設計自由
為了打印非完全周期性的結構,研究團隊集成了一個空間光調制器,可以實時調節(jié)每個焦點的強度。調制器可以開關光束,通過灰度控制調整線寬,并編排光束逐層形成更大的圖案。最初旨在均衡光束強度的方案,卻意外地開啟了更為廣泛的設計自由度。
夏教授說道:“在項目進行過程中,我們發(fā)現(xiàn)通過動態(tài)地開關焦點并精心規(guī)劃打印軌跡,我們實際上可以高度并行地打印出完全隨機的結構。顧和薩維什(合作者)在一次打印過程中就打印出了16種不同的微觀國際象棋開局。為了感謝勞倫斯利弗莫爾國家實驗室先進制造實驗室的大力支持,研究團隊將這種方法命名為自適應超材料光刻技術。“
這種并行且自適應的方法使超透鏡雙光子激光技術能夠制造從梯度密度激光靶材和柔性太赫茲器件到每天數(shù)千萬個微粒的各種產(chǎn)品。它還能夠為微流控、量子信息、微電子、光子學、聚變能源和生物醫(yī)學等新興技術創(chuàng)建復雜的模塊化架構。尤其令研究人員興奮的是,這項技術有望擴展勞倫斯利弗莫爾國家實驗室(LLNL)正在進行的變革性研發(fā)工作,例如3D打印聚變燃料膠囊和囚禁離子量子計算芯片。
夏教授認為,光學與增材制造的融合是增材領域發(fā)展的一個決定性步驟。他說道:“光是地球上最精細的鑿子,可以用來打造功能材料和微結構。控制光的新方法將徹底改變材料的制造方式。”
隨著更高功率激光器、更大尺寸的超透鏡晶圓和更快調制器的出現(xiàn),研究團隊相信超透鏡雙光子激光打印(TPL)技術將能夠以更快的速度打印出更復雜的器件,從而推動3D納米制造技術走向主流的晶圓級生產(chǎn)。這項名為MetaLitho3D的技術平臺近期榮獲了2025年R&D 100大獎,表明它具有被業(yè)界廣泛采用并解決實際問題的潛力。
論文其他合著者包括 LLNL 的 AnnaGuell Izard、Dongping Terrel-Perez、Sijia Huang、Travis Massey、Alex Abelson、Magi Mettry-Yassa、Wonjin Choi 和 Thejaswi Umanath Tumkur;斯坦福大學的 Chenkai Mao、You Zhou 和 Jonathan Fan;以及加州理工學院的 Wenjie Zhou、Hujie Yan、Ziran Zhou 和 Chiara Daraio。
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